公众号：尤而小屋
作者：Peter
编辑：Peter
大家好，我是 Peter~
本文主要是介绍 Pandas 中行和列索引的 4 个函数操作：
set_index
reset_index
set_axis
rename
创建索引
快速回顾下 Pandas 创建索引的常见方法：
pd.Index
In [1]:
import pandas as pdimport numpy as np
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In [2]:
# 指定类型和名称
s1 = pd.Index([1,2,3,4,5,6,7], dtype="int", name="Peter")
s1
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Out[2]:
Int64Index([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], dtype='int64', name='Peter')
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pd.IntervalIndex
新的间隔索引 IntervalIndex 通常使用 interval_range()函数来进行构造，它使用的是数据或者数值区间，基本用法：
In [3]:
s2 = pd.interval_range(start=0, end=6, closed="left")s2
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Out[3]:
IntervalIndex([[0, 1), [1, 2), [2, 3), [3, 4), [4, 5), [5, 6)], closed='left', dtype='interval[int64]')
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pd.CategoricalIndex
In [4]:
s3 = pd.CategoricalIndex( # 待排序的数据 ["S","M","L","XS","M","L","S","M","L","XL"], # 指定分类顺序 categories=["XS","S","M","L","XL"], # 排需 ordered=True, # 索引名字 name="category")
s3
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Out[4]:
CategoricalIndex(['S', 'M', 'L', 'XS', 'M', 'L', 'S', 'M', 'L', 'XL'], categories=['XS', 'S', 'M', 'L', 'XL'], ordered=True, name='category', dtype='category')
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pd.DatetimeIndex
以时间和日期作为索引，通过 date_range 函数来生成，具体例子为：
In [5]:
# 日期作为索引，D代表天
s4 = pd.date_range("2022-01-01",periods=6, freq="D")s4
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Out[5]:
DatetimeIndex(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04','2022-01-05', '2022-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
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pd.PeriodIndex
pd.PeriodIndex 是一个专门针对周期性数据的索引，方便针对具有一定周期的数据进行处理，具体用法如下：
In [6]:
s5 = pd.PeriodIndex(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04'], freq = '2H')s5
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Out[6]:
PeriodIndex(['2022-01-01 00:00', '2022-01-02 00:00', '2022-01-03 00:00','2022-01-04 00:00'], dtype='period[2H]', freq='2H')
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pd.TimedeltaIndex
In [7]:
data = pd.timedelta_range(start='1 day', end='3 days', freq='6H')data
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Out[7]:
TimedeltaIndex(['1 days 00:00:00', '1 days 06:00:00', '1 days 12:00:00', '1 days 18:00:00', '2 days 00:00:00', '2 days 06:00:00', '2 days 12:00:00', '2 days 18:00:00', '3 days 00:00:00'], dtype='timedelta64[ns]', freq='6H')
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In [8]:
s6 = pd.TimedeltaIndex(data)s6
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Out[8]:
TimedeltaIndex(['1 days 00:00:00', '1 days 06:00:00', '1 days 12:00:00', '1 days 18:00:00', '2 days 00:00:00', '2 days 06:00:00', '2 days 12:00:00', '2 days 18:00:00', '3 days 00:00:00'], dtype='timedelta64[ns]', freq='6H')
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读取数据
下面通过一份 简单的数据来讲解 4 个函数的使用。数据如下：
set_index
设置单层索引
In [10]:
# 设置单层索引
df1 = df.set_index("name")df1
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我们发现 df1 的索引已经变成了 name 字段的相关值。
下面是设置多层索引：
# 设置两层索引
df2 = df.set_index(["sex","name"])df2
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reset_index
对索引的重置：
针对多层索引的重置：
多层索引直接原地修改：
set_axis
将指定的数据分配给所需要的轴 axis。其中 axis=0 代表行方向，axis=1 代表列方向。
两种不同的写法：
axis=0 等价于 axis="index"axis=1 等价于 axis="columns"
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操作行索引
使用 index 效果相同：
原来的 df2 是没有改变的。如果我们想改变生效，同样也可以直接原地修改：
操作列索引
针对 axis=1 或者 axis="columns"方向上的操作。
1、直接传入我们需要修改的新名称：
使用 axis="columns"效果相同：
同样也可以直接原地修改：
rename
给行索引或者列索引进行重命名，假设我们的原始数据如下：
字典形式
1、通过传入的一个或者多个属性的字典形式进行修改：
In [29]:
# 修改单个列索引；非原地修改df2.rename(columns={"Sex":"sex"})
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同时修改多个列属性的名称：
函数形式
2、通过传入的函数进行修改：
In [31]:
# 传入函数df2.rename(str.upper, axis="columns")
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也可以使用匿名函数 lambda：
# 全部变成小写df2.rename(lambda x: x.lower(), axis="columns")
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使用案例
In [33]:
在这里我们使用的是可视化库 plotly_express 库中的自带数据集 tips：
import plotly_express as px
tips = px.data.tips() tips
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按日统计总消费
In [34]:
df3 = tips.groupby("day")["total_bill"].sum()df3
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Out[34]:
dayFri 325.88Sat 1778.40Sun 1627.16Thur 1096.33Name: total_bill, dtype: float64
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In [35]:
我们发现 df3 其实是一个 Series 型的数据：
Out[35]:
pandas.core.series.Series
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In [36]:
下面我们通过 reset_index 函数将其变成了 DataFrame 数据：
df4 = df3.reset_index()df4
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我们把列方向上的索引重新命名下：
In [37]:
# 直接原地修改df4.rename(columns={"day":"Day", "total_bill":"Amount"}, inplace=True)
df4
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按日、性别统计小费均值，消费总和
In [38]:
df5 = tips.groupby(["day","sex"]).agg({"tip":"mean", "total_bill":"sum"})df5
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我们发现 df5 是 df5 是一个具有多层索引的数据框：
In [39]:
Out[39]:
pandas.core.frame.DataFrame
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我们可以选择重置其中一个索引：
在重置索引的同时，直接丢弃原来的字段信息：下面的 sex 信息被删除
In [41]:
df5.reset_index(["sex"],drop=True) # 非原地修改
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列方向上的索引直接原地修改：
df5.reset_index(inplace=True) # 原地修改df5
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笨方法
最后介绍一个笨方法来修改列索引的名称：就是将新的名称通过列表的形式全部赋值给数据框的 columns 属性
在列索引个数少的时候用起来挺方便的，如果多了不建议使用。
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